¿Qué efectos tienen los UAV en la agricultura de precisión?

Bastante, aunque actualmente muy poco. A medida que los fabricantes y los agricultores aprendan cómo implementarlos adecuadamente, aprenderemos más. Los mayores efectos de los UAV serán mejores imágenes hiperespectrales.

Básicamente, cuando una planta tiene un factor estresante (mala fertilización, plagas, niveles de sal del suelo, falta de agua suficiente) entra en estrés hídrico y emite una imagen térmica diferente. ¡Y un dron de imagen térmica puede ver esto!

Rendimiento de cultivos

Pronto los drones proporcionarán a los agricultores mapas hiperespectrales como el de arriba. Los agricultores podrán determinar las cantidades correctas de agua, pesticidas y fertilizantes para su cultivo. Según un documento del que no recuerdo el nombre, la información de los drones de imágenes térmicas podría aumentar los rendimientos hasta en un 30 por ciento.

Escorrentía de fertilizantes

Por lo general, es mucho más rentable fertilizar en exceso un campo y pagar el fertilizante adicional que fertilizar en exceso y reducir los rendimientos. Los agricultores deben hacer esto para proteger su sustento, pero hace cosas terribles río abajo.

Cuando se usa demasiado fertilizante, los nitratos no son absorbidos por las plantas y serán lavados la próxima vez que llueva.

En julio pasado, el lago Erie tuvo una floración masiva de algas causada por la escorrentía de fertilizantes. Además del lodo verde en las playas, contaminó el agua potable de Cleveland con un hongo venenoso.

Es difícil decir qué tan pronto veremos estos efectos y cuán dramáticos serán. Espero que la FAA ponga fin a las pesadillas regulatorias que los operadores agrícolas de UAV enfrentan actualmente. También espero que la percepción pública de los drones y sí, digo que los drones se vuelven un poco más matizados y la gente entiende que no todos los operadores de drones son mirones con fantasmas DJI. Muchas empresas nuevas están entrando en este campo, Airware, 3dRobotics y RaptorMaps son algunas. Les deseo la mejor de las suertes, por el bien de todos.

Los agricultores rancheros y exploradores han estado utilizando drones o vehículos aéreos no tripulados para escanear campos y pastos durante uno o dos años. No veo ningún problema con las reglas que la FAA ha establecido en los drones. Si tuviera uno y corriera ganado, me gustaría volar más alto y más lejos, pero entiendo y respeto las razones de la FAA. Espero que haya áreas donde el agricultor y el ranchero no pueden volar drones o están restringidos a ciertos momentos o días. Todo el tiempo que cultivaba estaba en un campo de tiro de aviones. algunas veces, los F104 se desvían para perder un stripper de algodón. No eran tan bajos, pero si el conductor no los veía venir, su Coronel probablemente recibiría una llamada telefónica desagradable. Eran lo suficientemente bajos como para ser realmente ruidosos si no los esperabas, ya que intentaron esconderse del radar de Fort Sills en su carrera de disparo. F104 a 50 pies o menos y los drones no se mezclan muy bien, las cosas pasan muy rápido.

La mayoría está recolectando NDVI [Índice de vegetación de diferencia normalizada] o imágenes NDVI = (Luz visible cercana al infrarrojo) / (Luz cercana al infrarrojo + visible). Las dos opciones de frecuencias de luz son generalmente un rojo que es más o menos constante independientemente de la condición en cuestión y un infrarrojo cercano que cambia con la condición de interés. Funcionó mejor para mí cuando se usa con luz pasada a través de filtros de 10 a 25 nanómetros de ancho. Ahora veo papeles que usan filtros de ancho de banda más amplio. Eso hace que el dispositivo sea mucho menos costoso.

Habiendo cultivado la mayor parte de mi vida y todavía teniendo un perro en la pelea, un dron sería muy útil para mí para encontrar y contar ganado. Lo más valioso para mí sería conectarme al dron de otra persona para controlar el ganado a 30 millas de distancia mientras él controla el dron. Lo pago haciendo algo similar por él. También sería útil si pudiera aterrizar en el campo con una cámara que pudiera buscar insectos debajo de las hojas.

Con la elección correcta de bandas espectrales, puede medir la cantidad de nitrógeno en el cultivo en crecimiento, la presencia de malezas, la contaminación de la carne por materia fecal. Personalmente, he trabajado en proyectos que identificaron malezas en barbecho cortando el uso de herbicidas a la mitad, midí el nitrógeno en el trigo de invierno a fines del invierno ajustando la tasa de apósito superior de nitrógeno para que la tasa de nitrógeno se redujera en un 50% sin afectar el rendimiento o el La tasa de nitrógeno se mantuvo constante y el rendimiento aumentó 4%. Trabajé en el hardware y el software de 1990 a 1999 para Biosystems & Ag Engineering en el estado de Oklahoma y como contratista para el USDA en la década de 1960, probando los datos satelitales de la NASA para cultivos en crecimiento. Esto no es tecnología nueva. La resolución sigue disminuyendo.

Por mi cuenta, he experimentado con imágenes multiespectrales hasta el nivel celular en busca de nitrógeno y hasta el tamaño de un jamón en busca de contaminación fecal y cómo envejece la carne en la caja de carne y el refrigerador oscuro. El NDVI o su principio equivalente parece proporcionar datos sólidos en cualquier escala razonable. Creo que podría tener potencial como dispositivo para que el consumidor revise la carne y los productos en el estante de la tienda de comestibles en busca de contaminación fecal, condición de edad y cultivos en el jardín, así como la condición de los cultivos de campo. El único costo real de un dispositivo para medir NDVI es el costo de los filtros de luz estrechos y los costos de software. Veo que algunos trabajos están obteniendo buenos resultados con los filtros de 50 nm interesados ​​en los filtros de paso de banda de 10 y 25 nm con los que trabajé.

Algunos diodos láser tienen una salida de luz de banda muy estrecha, pero como los LED, está limitado a los colores que puede usar. Originalmente, más de 2 longitudes de onda de luz podrían permitir la misma precisión con anchos de banda de luz más amplios, pero elegimos algo en verde que no tuvo ningún efecto. Teniendo en cuenta el costo de los filtros, los límites de nuestro tiempo y los resultados que obtuvimos con 810 nm y 710 nm, nunca volvimos a considerar agregar una tercera banda de luz.

Solo una idea, aunque todos los dispositivos NDVI han sido digitales, no hay razón para que lo sean. Todo el proceso es puramente analógico que amplifica la salida de dos sensores hasta que un convertidor A / D los detecta y los lee en una computadora digital. Puede ser más fácil construirlo como una computadora analógica usando amplificadores operacionales para amplificar, restar, sumar y dividir las señales a un nivel mucho más bajo que el que se necesita para un convertidor A / D sin el ruido inherente del reloj de la computadora digital y el ruido del bus que es tratando de filtrar en los niveles bajos que emiten los sensores de luz. Sería un paso calibrar la computadora analógica de vez en cuando o si la salida se alimenta a una computadora digital si la lectura se desvió o no coincide con las otras.

Muy poco. La principal utilidad de los UAV / drones para esto es su capacidad para realizar encuestas o monitorear. La maquinaria agrícola que podría clasificarse como “precisión” que tiene herramientas como la ubicación del GPS, rutas programables o capacidades de medición dinámica de los rendimientos de la cosecha es una actividad cada vez más popular pero aún muy ligada al suelo, en las actividades del suelo de la agricultura.